Conceptos Básicos
乳房超音波画像のセマンティックセグメンテーションにおける新しいアプローチを提案する。
Resumen
最近の畳み込みニューラルネットワークは、乳房超音波(BUS)画像のセマンティックセグメンテーションで成功を収めているが、組織解剖学を活用できないという課題がある。
新しい滑らかさ項を提案して、乳房解剖学をエンコードし、滑らかな遷移を促す。
複数の空間スケールでコンテキスト情報を組み込むための新しいアーキテクチャを提案する。
325枚のBUSデータセットを使用して提案手法と他の8つの最先端手法と比較した実験結果は、筋肉、乳腺、腫瘍クラスのセグメンテーションが改善されたことを示している。
Estadísticas
提案手法は背景、筋肉、脂肪、乳腺クラスにおいてIoU値が向上した。
DMEブロックによりHDが減少し、AADも若干低下した。